IVOD_ID |
161967 |
IVOD_URL |
https://ivod.ly.gov.tw/Play/Clip/1M/161967 |
日期 |
2025-05-28 |
會議資料.會議代碼 |
委員會-11-3-26-14 |
會議資料.會議代碼:str |
第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第14次全體委員會議 |
會議資料.屆 |
11 |
會議資料.會期 |
3 |
會議資料.會次 |
14 |
會議資料.種類 |
委員會 |
會議資料.委員會代碼[0] |
26 |
會議資料.委員會代碼:str[0] |
社會福利及衛生環境委員會 |
會議資料.標題 |
第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第14次全體委員會議 |
影片種類 |
Clip |
開始時間 |
2025-05-28T09:57:02+08:00 |
結束時間 |
2025-05-28T10:11:45+08:00 |
影片長度 |
00:14:43 |
支援功能[0] |
ai-transcript |
video_url |
https://ivod-lyvod.cdn.hinet.net/vod_1/_definst_/mp4:1MClips/75aba70f567c6f24b0ec1081685a1ec2e795f59f7b69f6aeb291a8f6a096732c8a4d4e9809745efa5ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8 |
委員名稱 |
陳菁徽 |
委員發言時間 |
09:57:02 - 10:11:45 |
會議時間 |
2025-05-28T09:00:00+08:00 |
會議名稱 |
立法院第11屆第3會期社會福利及衛生環境委員會第14次全體委員會議(事由:一、處理114年度中央政府總預算決議有關衛生福利部主管預算凍結報告案64案(含報告事項51案及討論事項13案)。
二、審查
(一)行政院函請審議「兒童托育服務法草案」案。
(二)委員林月琴等16人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(三)委員何欣純等16人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(四)委員王育敏等24人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(五)委員邱若華等16人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(六)委員黃捷等21人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(七)委員蔡易餘等17人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(八)委員李坤城等22人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(九)委員陳培瑜等19人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(十)委員郭昱晴等21人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(十一)委員陳素月等16人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(十二)委員鄭天財SraKacaw等18人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(十三)委員王美惠等19人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(十四)委員林淑芬等25人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(十五)委員王正旭等18人擬具「兒童托育服務法草案」案。
(十六)委員吳沛憶等18人擬具「兒童托育服務法草案」案。
三、
(一)繼續審查委員王育敏等18人擬具「病人自主權利法部分條文修正草案」案。
(二)繼續審查委員劉建國等16人擬具「病人自主權利法部分條文修正草案」案。
(三)繼續審查委員邱志偉等19人擬具「病人自主權利法第八條、第九條及第十五條條文修正草案」案。
(四)審查委員李柏毅等16人擬具「病人自主權利法第九條條文修正草案」案。
(五)審查委員羅廷瑋等16人擬具「病人自主權利法增訂第十六條之一條文草案」案。
【第一案及第二案,綜合詢答】
【二、第(一)、(六)及(七)案,如經復議則不予審查;第(八)至(十六)案,如未經各黨團簽署不復議同意書,則不予審查】
【三、(四)及(五)案,如經復議,則不予審查】
【5月28日及29日二天一次會】) |
transcript.pyannote[0].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[0].start |
0.03096875 |
transcript.pyannote[0].end |
0.31784375 |
transcript.pyannote[1].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[1].start |
7.03409375 |
transcript.pyannote[1].end |
10.62846875 |
transcript.pyannote[2].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[2].start |
10.74659375 |
transcript.pyannote[2].end |
11.37096875 |
transcript.pyannote[3].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[3].start |
15.31971875 |
transcript.pyannote[3].end |
15.82596875 |
transcript.pyannote[4].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[4].start |
15.38721875 |
transcript.pyannote[4].end |
58.70534375 |
transcript.pyannote[5].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[5].start |
59.65034375 |
transcript.pyannote[5].end |
60.10596875 |
transcript.pyannote[6].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[6].start |
60.30846875 |
transcript.pyannote[6].end |
62.78909375 |
transcript.pyannote[7].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[7].start |
63.43034375 |
transcript.pyannote[7].end |
77.14971875 |
transcript.pyannote[8].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[8].start |
77.40284375 |
transcript.pyannote[8].end |
88.03409375 |
transcript.pyannote[9].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[9].start |
88.43909375 |
transcript.pyannote[9].end |
91.88159375 |
transcript.pyannote[10].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[10].start |
91.76346875 |
transcript.pyannote[10].end |
99.99846875 |
transcript.pyannote[11].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[11].start |
96.58971875 |
transcript.pyannote[11].end |
98.12534375 |
transcript.pyannote[12].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[12].start |
100.60596875 |
transcript.pyannote[12].end |
107.05221875 |
transcript.pyannote[13].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[13].start |
107.65971875 |
transcript.pyannote[13].end |
114.78096875 |
transcript.pyannote[14].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[14].start |
110.83221875 |
transcript.pyannote[14].end |
111.08534375 |
transcript.pyannote[15].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[15].start |
115.50659375 |
transcript.pyannote[15].end |
120.04596875 |
transcript.pyannote[16].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[16].start |
120.38346875 |
transcript.pyannote[16].end |
141.30846875 |
transcript.pyannote[17].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[17].start |
141.24096875 |
transcript.pyannote[17].end |
159.63471875 |
transcript.pyannote[18].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[18].start |
141.56159375 |
transcript.pyannote[18].end |
142.64159375 |
transcript.pyannote[19].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[19].start |
143.01284375 |
transcript.pyannote[19].end |
143.38409375 |
transcript.pyannote[20].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[20].start |
159.92159375 |
transcript.pyannote[20].end |
164.42721875 |
transcript.pyannote[21].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[21].start |
164.69721875 |
transcript.pyannote[21].end |
173.91096875 |
transcript.pyannote[22].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[22].start |
174.33284375 |
transcript.pyannote[22].end |
175.29471875 |
transcript.pyannote[23].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[23].start |
176.07096875 |
transcript.pyannote[23].end |
180.72846875 |
transcript.pyannote[24].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[24].start |
182.09534375 |
transcript.pyannote[24].end |
184.98096875 |
transcript.pyannote[25].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[25].start |
184.10346875 |
transcript.pyannote[25].end |
188.65971875 |
transcript.pyannote[26].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[26].start |
188.05221875 |
transcript.pyannote[26].end |
190.24596875 |
transcript.pyannote[27].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[27].start |
190.66784375 |
transcript.pyannote[27].end |
192.06846875 |
transcript.pyannote[28].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[28].start |
192.22034375 |
transcript.pyannote[28].end |
192.64221875 |
transcript.pyannote[29].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[29].start |
192.64221875 |
transcript.pyannote[29].end |
197.94096875 |
transcript.pyannote[30].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[30].start |
193.55346875 |
transcript.pyannote[30].end |
194.04284375 |
transcript.pyannote[31].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[31].start |
197.94096875 |
transcript.pyannote[31].end |
198.29534375 |
transcript.pyannote[32].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[32].start |
198.54846875 |
transcript.pyannote[32].end |
203.59409375 |
transcript.pyannote[33].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[33].start |
201.33284375 |
transcript.pyannote[33].end |
201.60284375 |
transcript.pyannote[34].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[34].start |
203.61096875 |
transcript.pyannote[34].end |
205.58534375 |
transcript.pyannote[35].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[35].start |
206.20971875 |
transcript.pyannote[35].end |
228.78846875 |
transcript.pyannote[36].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[36].start |
229.39596875 |
transcript.pyannote[36].end |
232.06221875 |
transcript.pyannote[37].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[37].start |
232.45034375 |
transcript.pyannote[37].end |
249.17346875 |
transcript.pyannote[38].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[38].start |
249.37596875 |
transcript.pyannote[38].end |
252.14346875 |
transcript.pyannote[39].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[39].start |
252.41346875 |
transcript.pyannote[39].end |
261.47534375 |
transcript.pyannote[40].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[40].start |
262.58909375 |
transcript.pyannote[40].end |
277.10159375 |
transcript.pyannote[41].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[41].start |
277.37159375 |
transcript.pyannote[41].end |
280.20659375 |
transcript.pyannote[42].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[42].start |
280.61159375 |
transcript.pyannote[42].end |
291.91784375 |
transcript.pyannote[43].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[43].start |
290.71971875 |
transcript.pyannote[43].end |
291.76596875 |
transcript.pyannote[44].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[44].start |
291.81659375 |
transcript.pyannote[44].end |
332.29971875 |
transcript.pyannote[45].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[45].start |
333.02534375 |
transcript.pyannote[45].end |
358.27034375 |
transcript.pyannote[46].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[46].start |
358.74284375 |
transcript.pyannote[46].end |
369.39096875 |
transcript.pyannote[47].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[47].start |
370.03221875 |
transcript.pyannote[47].end |
375.17909375 |
transcript.pyannote[48].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[48].start |
375.92159375 |
transcript.pyannote[48].end |
377.20409375 |
transcript.pyannote[49].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[49].start |
377.72721875 |
transcript.pyannote[49].end |
384.69659375 |
transcript.pyannote[50].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[50].start |
382.97534375 |
transcript.pyannote[50].end |
388.08846875 |
transcript.pyannote[51].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[51].start |
386.38409375 |
transcript.pyannote[51].end |
398.87159375 |
transcript.pyannote[52].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[52].start |
399.44534375 |
transcript.pyannote[52].end |
405.19971875 |
transcript.pyannote[53].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[53].start |
402.29721875 |
transcript.pyannote[53].end |
402.71909375 |
transcript.pyannote[54].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[54].start |
402.82034375 |
transcript.pyannote[54].end |
403.39409375 |
transcript.pyannote[55].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[55].start |
403.96784375 |
transcript.pyannote[55].end |
404.37284375 |
transcript.pyannote[56].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[56].start |
404.98034375 |
transcript.pyannote[56].end |
406.75221875 |
transcript.pyannote[57].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[57].start |
405.70596875 |
transcript.pyannote[57].end |
412.16909375 |
transcript.pyannote[58].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[58].start |
410.71784375 |
transcript.pyannote[58].end |
418.04159375 |
transcript.pyannote[59].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[59].start |
417.92346875 |
transcript.pyannote[59].end |
418.46346875 |
transcript.pyannote[60].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[60].start |
418.32846875 |
transcript.pyannote[60].end |
421.95659375 |
transcript.pyannote[61].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[61].start |
422.14221875 |
transcript.pyannote[61].end |
428.16659375 |
transcript.pyannote[62].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[62].start |
428.41971875 |
transcript.pyannote[62].end |
445.36221875 |
transcript.pyannote[63].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[63].start |
446.45909375 |
transcript.pyannote[63].end |
460.02659375 |
transcript.pyannote[64].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[64].start |
460.34721875 |
transcript.pyannote[64].end |
472.75034375 |
transcript.pyannote[65].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[65].start |
473.64471875 |
transcript.pyannote[65].end |
478.60596875 |
transcript.pyannote[66].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[66].start |
478.87596875 |
transcript.pyannote[66].end |
488.29221875 |
transcript.pyannote[67].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[67].start |
488.47784375 |
transcript.pyannote[67].end |
497.80971875 |
transcript.pyannote[68].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[68].start |
495.39659375 |
transcript.pyannote[68].end |
496.89846875 |
transcript.pyannote[69].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[69].start |
497.38784375 |
transcript.pyannote[69].end |
501.03284375 |
transcript.pyannote[70].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[70].start |
498.13034375 |
transcript.pyannote[70].end |
515.34284375 |
transcript.pyannote[71].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[71].start |
515.25846875 |
transcript.pyannote[71].end |
526.32846875 |
transcript.pyannote[72].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[72].start |
526.68284375 |
transcript.pyannote[72].end |
531.91409375 |
transcript.pyannote[73].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[73].start |
532.85909375 |
transcript.pyannote[73].end |
535.55909375 |
transcript.pyannote[74].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[74].start |
535.94721875 |
transcript.pyannote[74].end |
545.12721875 |
transcript.pyannote[75].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[75].start |
549.76784375 |
transcript.pyannote[75].end |
551.21909375 |
transcript.pyannote[76].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[76].start |
552.33284375 |
transcript.pyannote[76].end |
555.03284375 |
transcript.pyannote[77].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[77].start |
554.52659375 |
transcript.pyannote[77].end |
564.24659375 |
transcript.pyannote[78].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[78].start |
564.53346875 |
transcript.pyannote[78].end |
566.17034375 |
transcript.pyannote[79].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[79].start |
566.96346875 |
transcript.pyannote[79].end |
578.06721875 |
transcript.pyannote[80].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[80].start |
578.82659375 |
transcript.pyannote[80].end |
582.79221875 |
transcript.pyannote[81].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[81].start |
583.31534375 |
transcript.pyannote[81].end |
599.90346875 |
transcript.pyannote[82].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[82].start |
594.08159375 |
transcript.pyannote[82].end |
594.77346875 |
transcript.pyannote[83].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[83].start |
595.00971875 |
transcript.pyannote[83].end |
595.36409375 |
transcript.pyannote[84].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[84].start |
596.24159375 |
transcript.pyannote[84].end |
597.38909375 |
transcript.pyannote[85].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[85].start |
599.27909375 |
transcript.pyannote[85].end |
606.18096875 |
transcript.pyannote[86].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[86].start |
600.12284375 |
transcript.pyannote[86].end |
601.75971875 |
transcript.pyannote[87].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[87].start |
606.40034375 |
transcript.pyannote[87].end |
608.96534375 |
transcript.pyannote[88].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[88].start |
608.81346875 |
transcript.pyannote[88].end |
608.94846875 |
transcript.pyannote[89].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[89].start |
608.96534375 |
transcript.pyannote[89].end |
611.09159375 |
transcript.pyannote[90].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[90].start |
609.42096875 |
transcript.pyannote[90].end |
614.43284375 |
transcript.pyannote[91].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[91].start |
614.90534375 |
transcript.pyannote[91].end |
621.19971875 |
transcript.pyannote[92].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[92].start |
621.38534375 |
transcript.pyannote[92].end |
623.41034375 |
transcript.pyannote[93].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[93].start |
623.76471875 |
transcript.pyannote[93].end |
626.17784375 |
transcript.pyannote[94].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[94].start |
626.51534375 |
transcript.pyannote[94].end |
636.87659375 |
transcript.pyannote[95].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[95].start |
637.46721875 |
transcript.pyannote[95].end |
639.30659375 |
transcript.pyannote[96].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[96].start |
639.69471875 |
transcript.pyannote[96].end |
644.45346875 |
transcript.pyannote[97].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[97].start |
644.90909375 |
transcript.pyannote[97].end |
649.21221875 |
transcript.pyannote[98].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[98].start |
649.65096875 |
transcript.pyannote[98].end |
651.33846875 |
transcript.pyannote[99].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[99].start |
651.55784375 |
transcript.pyannote[99].end |
655.05096875 |
transcript.pyannote[100].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[100].start |
655.50659375 |
transcript.pyannote[100].end |
657.31221875 |
transcript.pyannote[101].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[101].start |
657.56534375 |
transcript.pyannote[101].end |
659.13471875 |
transcript.pyannote[102].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[102].start |
659.26971875 |
transcript.pyannote[102].end |
665.47971875 |
transcript.pyannote[103].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[103].start |
665.78346875 |
transcript.pyannote[103].end |
676.76909375 |
transcript.pyannote[104].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[104].start |
677.42721875 |
transcript.pyannote[104].end |
682.60784375 |
transcript.pyannote[105].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[105].start |
683.18159375 |
transcript.pyannote[105].end |
713.91096875 |
transcript.pyannote[106].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[106].start |
683.31659375 |
transcript.pyannote[106].end |
685.00409375 |
transcript.pyannote[107].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[107].start |
687.73784375 |
transcript.pyannote[107].end |
688.61534375 |
transcript.pyannote[108].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[108].start |
702.18284375 |
transcript.pyannote[108].end |
702.25034375 |
transcript.pyannote[109].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[109].start |
702.38534375 |
transcript.pyannote[109].end |
702.43596875 |
transcript.pyannote[110].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[110].start |
712.02096875 |
transcript.pyannote[110].end |
718.21409375 |
transcript.pyannote[111].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[111].start |
718.63596875 |
transcript.pyannote[111].end |
721.50471875 |
transcript.pyannote[112].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[112].start |
721.79159375 |
transcript.pyannote[112].end |
727.36034375 |
transcript.pyannote[113].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[113].start |
723.44534375 |
transcript.pyannote[113].end |
723.91784375 |
transcript.pyannote[114].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[114].start |
727.86659375 |
transcript.pyannote[114].end |
735.34221875 |
transcript.pyannote[115].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[115].start |
735.83159375 |
transcript.pyannote[115].end |
736.25346875 |
transcript.pyannote[116].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[116].start |
737.19846875 |
transcript.pyannote[116].end |
747.91409375 |
transcript.pyannote[117].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[117].start |
748.28534375 |
transcript.pyannote[117].end |
755.17034375 |
transcript.pyannote[118].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[118].start |
755.28846875 |
transcript.pyannote[118].end |
755.40659375 |
transcript.pyannote[119].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[119].start |
755.40659375 |
transcript.pyannote[119].end |
755.47409375 |
transcript.pyannote[120].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[120].start |
755.47409375 |
transcript.pyannote[120].end |
761.48159375 |
transcript.pyannote[121].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[121].start |
761.66721875 |
transcript.pyannote[121].end |
764.35034375 |
transcript.pyannote[122].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[122].start |
764.95784375 |
transcript.pyannote[122].end |
770.08784375 |
transcript.pyannote[123].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[123].start |
770.44221875 |
transcript.pyannote[123].end |
783.19971875 |
transcript.pyannote[124].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[124].start |
772.68659375 |
transcript.pyannote[124].end |
773.26034375 |
transcript.pyannote[125].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[125].start |
773.80034375 |
transcript.pyannote[125].end |
775.33596875 |
transcript.pyannote[126].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[126].start |
776.41596875 |
transcript.pyannote[126].end |
777.73221875 |
transcript.pyannote[127].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[127].start |
783.03096875 |
transcript.pyannote[127].end |
799.80471875 |
transcript.pyannote[128].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[128].start |
800.34471875 |
transcript.pyannote[128].end |
814.38471875 |
transcript.pyannote[129].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[129].start |
814.70534375 |
transcript.pyannote[129].end |
815.22846875 |
transcript.pyannote[130].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[130].start |
815.63346875 |
transcript.pyannote[130].end |
820.03784375 |
transcript.pyannote[131].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[131].start |
820.47659375 |
transcript.pyannote[131].end |
827.76659375 |
transcript.pyannote[132].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[132].start |
828.64409375 |
transcript.pyannote[132].end |
837.35159375 |
transcript.pyannote[133].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[133].start |
838.09409375 |
transcript.pyannote[133].end |
845.56971875 |
transcript.pyannote[134].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[134].start |
845.73846875 |
transcript.pyannote[134].end |
853.19721875 |
transcript.pyannote[135].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[135].start |
853.16346875 |
transcript.pyannote[135].end |
853.41659375 |
transcript.pyannote[136].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[136].start |
854.53034375 |
transcript.pyannote[136].end |
864.31784375 |
transcript.pyannote[137].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[137].start |
863.45721875 |
transcript.pyannote[137].end |
866.96721875 |
transcript.pyannote[138].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[138].start |
864.63846875 |
transcript.pyannote[138].end |
867.87846875 |
transcript.pyannote[139].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[139].start |
868.01346875 |
transcript.pyannote[139].end |
871.06784375 |
transcript.pyannote[140].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[140].start |
870.76409375 |
transcript.pyannote[140].end |
871.15221875 |
transcript.pyannote[141].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[141].start |
871.10159375 |
transcript.pyannote[141].end |
873.81846875 |
transcript.pyannote[142].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[142].start |
872.28284375 |
transcript.pyannote[142].end |
872.77221875 |
transcript.pyannote[143].speaker |
SPEAKER_01 |
transcript.pyannote[143].start |
873.71721875 |
transcript.pyannote[143].end |
880.63596875 |
transcript.pyannote[144].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[144].start |
877.31159375 |
transcript.pyannote[144].end |
877.64909375 |
transcript.pyannote[145].speaker |
SPEAKER_00 |
transcript.pyannote[145].start |
879.47159375 |
transcript.pyannote[145].end |
883.30221875 |
transcript.whisperx[0].start |
7.401 |
transcript.whisperx[0].end |
10.184 |
transcript.whisperx[0].text |
謝謝主席 還有各位官員的出席 想先請邱部長 |
transcript.whisperx[1].start |
15.436 |
transcript.whisperx[1].end |
27.726 |
transcript.whisperx[1].text |
部長恭喜你在遇歸國我們有看到你帶團去WHO說各國力挺都紛紛的增加力道也加強了但在您出國的這個時期五大醫事團體有說到一個聲明因為面對現在台灣關稅進口的藥品還有醫材成本高漲 |
transcript.whisperx[2].start |
36.132 |
transcript.whisperx[2].end |
58.666 |
transcript.whisperx[2].text |
長期的點值跟點數都是低落的醫護人力荒其實今年急診醫師已經離職66位那內部透露出來的訊息是還有40位在排隊離職的路上所以他們希望這個4100億有石崇良署長透露的200億可以再增加因為這個占比太低了不知道部長會不會幫忙協助爭取好我想增加 |
transcript.whisperx[3].start |
65.123 |
transcript.whisperx[3].end |
90.939 |
transcript.whisperx[3].text |
健保的一個益處會由多元化來進行包括我們成長率我想成長率這個部分政府也支持那我們都提到最高然後有些比較屬於公共衛生的我們都移出來到由政府來補助這個其實都是很重要的那特別條例所以在今年你看我們可以成長到700多億 |
transcript.whisperx[4].start |
91.82 |
transcript.whisperx[4].end |
114.073 |
transcript.whisperx[4].text |
其實大家只是想問說4100億這個200億是您訂出來覺得足夠的或者是您可以再協助爭取我想最重要是爭取那個穩定性穩定性就是成長率跟那個成長率這個是一直激起一直上去的嘛這個才是最重要的然後第二個就是那個 |
transcript.whisperx[5].start |
115.56 |
transcript.whisperx[5].end |
140.945 |
transcript.whisperx[5].text |
不要就是有公共衛生或其他的或者是說像我們的罕病因為他需要的錢比較多所以我們公務預算多了20億這個部分我想政府一定在這個部分幫忙那至於說整個特別條例的預算要怎麼樣我想政府會考慮到國家的發展以及人民各方面的需求我們當然很願意希望能 |
transcript.whisperx[6].start |
141.425 |
transcript.whisperx[6].end |
159.425 |
transcript.whisperx[6].text |
你會努力嗎會下一個我們來看一下健康台灣裡面有個目標是癌症的死亡人數要下降三分之一那我這邊給您一個數據112年癌症死亡人數是佔總死亡人數的四分之一所以 |
transcript.whisperx[7].start |
160.386 |
transcript.whisperx[7].end |
180.602 |
transcript.whisperx[7].text |
當年的死亡人數是五萬多人你如果要讓癌症死亡人數下降三分之一表示大約你要讓一千七百多人免於死於癌症這件事情我想問說很多人覺得是有難度啦您覺得最大的挑戰是什麼只要講一句話就好了 |
transcript.whisperx[8].start |
182.128 |
transcript.whisperx[8].end |
205.111 |
transcript.whisperx[8].text |
你說那個到達2030前對你覺得最大的挑戰是什麼如果要讓癌症死亡人數下降我覺得全民第一個全民早一點篩檢這是最重要的因為一旦發現任何風吹草動趕快處理那就幾乎都不用做後續的治療是最節省費用的好那我在這邊跟您說一下 |
transcript.whisperx[9].start |
206.292 |
transcript.whisperx[9].end |
212.697 |
transcript.whisperx[9].text |
其實你有一個很大的挑戰是我們的能源政策因為5月17核電歸零之後呢我們發現5月22、5月23不管是燃煤或是燃氣的電廠就開始偷偷的發電甚至呢晚上是到達100%很多網民會掛在網路上看這個台電的網站 |
transcript.whisperx[10].start |
229.448 |
transcript.whisperx[10].end |
250.267 |
transcript.whisperx[10].text |
但是剛講到這個癌症喔不管是肺癌或是其他癌症肺癌是在癌症十大死因一直都是第一名或是第二名連續四十年以來每年有破萬人確診破萬人死於肺癌而且治療是要花最多的錢健保跟自費都是一樣而且它人數不斷地攀升 |
transcript.whisperx[11].start |
252.529 |
transcript.whisperx[11].end |
261.148 |
transcript.whisperx[11].text |
所以他跟你的健康政策其實打架了你說要擴大篩檢沒錯可是空污是增加你篩檢出來癌症人數不是嗎 |
transcript.whisperx[12].start |
263.209 |
transcript.whisperx[12].end |
283.73 |
transcript.whisperx[12].text |
非常感謝委員對人民的健康的一個關心那各種癌症它的成因基本上都是有多元化也每一種不太一樣那以會癌來講其實有很多evidence base是告訴我們它是多種原因的當然比較有危險性的比如說家族或者是 |
transcript.whisperx[13].start |
284.711 |
transcript.whisperx[13].end |
302.735 |
transcript.whisperx[13].text |
那個抽菸 這個的確是比較明顯所以我們政府也有在做篩檢好 沒關係 部長其實我找出了過去十幾篇您的發言這個是其中一篇而已你知道空氣污染是造成罹患肺癌人數增加的原因 |
transcript.whisperx[14].start |
303.435 |
transcript.whisperx[14].end |
331.724 |
transcript.whisperx[14].text |
這是過去您質詢薛瑞元次長的時候說的話你說不要嫌基因不好其實環境的危害當時就佔20%而且您還跟薛瑞元次長講了很多你說不只是肺癌其實就家醫科醫師的觀點來說心血管疾病也是空汙造成的非常多而且你還告訴薛瑞元部長說你還說空氣汙染不是造成罹患肺癌人數增加的原因嗎 |
transcript.whisperx[15].start |
333.064 |
transcript.whisperx[15].end |
357.792 |
transcript.whisperx[15].text |
那你還講了一個你過去的學生的故事他從台大到斗六支援結果他發現這個長者是因為他以為 誤以為台北的空氣不好所以他搬回斗六結果你的學生很傷心的告訴你說其實在中南部的空氣品質超級差的這個長者的決定是錯誤的你當時講了很多故事啊我十幾篇都可以找出來 |
transcript.whisperx[16].start |
358.812 |
transcript.whisperx[16].end |
368.766 |
transcript.whisperx[16].text |
所以你難道還是不覺得我們的燃煤燃氣現在一下啪 漲到80% 漲到100%還不會對你的健康政策有影響嗎 |
transcript.whisperx[17].start |
370.947 |
transcript.whisperx[17].end |
398.282 |
transcript.whisperx[17].text |
好 謝謝委員我想我們過去多年來 衛環都一直很至重到那個就是當時環保署我們也常常在你不只是問環保署 你問衛福部都一樣 都希望那個讓我們的整個空氣能夠更好我想這個部分是大家努力的那空氣如果 |
transcript.whisperx[18].start |
399.523 |
transcript.whisperx[18].end |
417.806 |
transcript.whisperx[18].text |
比較不好那當然對健康各種不只癌症的問題啦對各種都是會有影響那我在這邊是具體它的影響的一個程度我們就是要科學化來分析所以我們也會進行相關的計畫我現在調出科學化因為台大公衛的詹長權教授跟您也是非常熟識的嘛 |
transcript.whisperx[19].start |
418.387 |
transcript.whisperx[19].end |
445.2 |
transcript.whisperx[19].text |
他跑到燃煤電廠的附近去看他就發現說這些PA2.5的擴散程度嚴重程度還有擴散的範圍都遠比其他的電廠還要高那他最近2024年又發表一個environmental research長達30年的PA2.5長期曝露會增加罹患肺腺癌的風險他已經校正完你剛講到的年紀抽菸癌症分歧基因性別等等這些他都已經校正完成了 |
transcript.whisperx[20].start |
446.519 |
transcript.whisperx[20].end |
472.581 |
transcript.whisperx[20].text |
所以我是具體的建議部長你下次開健康委員會或者你下次開院會你下次有機會遇到賴總統 卓院長你是不是可以大膽的跟他們提出這個能源政策跟健康政策是違背的你不能一方面增加燃氣跟燃煤一方面又預期你的癌症死亡人數可以下降三分之一 |
transcript.whisperx[21].start |
473.663 |
transcript.whisperx[21].end |
492.563 |
transcript.whisperx[21].text |
我們過去多年來的努力我們可以發現不管是衛福部或環保署、環境部其實在這方面的平衡裡面是做了非常多的努力因為國家的發展、人民的健康都是非常重要的這怎麼樣兩前其美創造雙贏的局面 |
transcript.whisperx[22].start |
495.486 |
transcript.whisperx[22].end |
515.172 |
transcript.whisperx[22].text |
所以您會提出來嗎所以您會提出來嗎所以我想不管是中央政府或地方政府能夠大家合作該怎麼樣做是創造雙陽的局面這個一起來努力我相信對人民的健康以及對整個國家的發展都能夠面面俱到 |
transcript.whisperx[23].start |
515.532 |
transcript.whisperx[23].end |
544.229 |
transcript.whisperx[23].text |
部長我先給你一個背景知識我們要達到綠能30%非常的困難這是一條漫漫長路所以燃煤跟燃氣勢必會在短期內增加這個是您必須要在會議中提出來給您的長官的這樣子好嗎好我想我們會跟環境部一起來努力那環境部前幾天講到說空汙有因為家庭主婦煮菜煎肉煎培根造成這點身為一個家醫科醫師您贊成嗎 |
transcript.whisperx[24].start |
549.895 |
transcript.whisperx[24].end |
565.9 |
transcript.whisperx[24].text |
我的意思是是說家庭主菜不是 環境部長的意思是說其實這個發電沒有對空污的影響有我們想像的這麼嚴重他認為更嚴重的還有煎肉跟煎培根 |
transcript.whisperx[25].start |
567.234 |
transcript.whisperx[25].end |
582.538 |
transcript.whisperx[25].text |
這個也是有一些研究是這樣的研究所以我才說我們有其實有更多的會癌的專家在做研究那為什麼譬如說在空汙這個部分為什麼沒有 |
transcript.whisperx[26].start |
583.43 |
transcript.whisperx[26].end |
596.626 |
transcript.whisperx[26].text |
沒有納入這個篩檢的一個條件裡面就是因為它的證據基礎還需要更多啦所以這個部分我想我們會會繼續 第一方面在研究的基礎方面我們會再繼續來現在國健署也有兩個計畫在做這方面 |
transcript.whisperx[27].start |
599.709 |
transcript.whisperx[27].end |
609.82 |
transcript.whisperx[27].text |
從以前您十幾次的發言其實您都知道空污的嚴重程度啦所以我也希望您可以再更重視這件事情而且把它提出來這邊只是給你國衛院的數據還有一些民間基金會的統計 |
transcript.whisperx[28].start |
615.246 |
transcript.whisperx[28].end |
636.177 |
transcript.whisperx[28].text |
國人外食的比例是節節在升高啦所以講到這些煮飯的習慣等等是不太合乎我們現在的趨勢那這點也是要讓您知道的背景知識不需要把空汙怪罪給家庭主婦煮飯的習慣好下一個這個是我從基層許多的醫療院所遇到的問題 |
transcript.whisperx[29].start |
637.526 |
transcript.whisperx[29].end |
654.675 |
transcript.whisperx[29].text |
您三月的時候開了一個這個新聞稿那那個時候很多懷孕的媽媽就非常的開心說你們推出了產後免費心理諮商五月上路坐月子起有兩次機會結果基層不管是媽媽或是基層的醫護人員告訴我說 |
transcript.whisperx[30].start |
655.595 |
transcript.whisperx[30].end |
675.511 |
transcript.whisperx[30].text |
他們是有看了兩次診但做產後的照護並沒有得到專業的心理諮商或者是產後憂鬱育兒焦慮他們有被衛教哺乳看傷口慢性病控制這些都有因為是婦產科醫師來做但您也知道心理諮商就是另外一個專業這跟婦產科醫師的專業是不同的那這個心理諮商這樣子發稿可是掛羊頭賣狗肉對嗎 |
transcript.whisperx[31].start |
683.457 |
transcript.whisperx[31].end |
703.531 |
transcript.whisperx[31].text |
他們沒有獲得心理智商報告委員這個是媒體在報導上面沒有錯了 失真沒有全部cover到其實這個是就是婦產科醫學會一直提出的所謂第四印旗的概念他不只 他心理智商我們現在是用量表來做screen當然如果screen出來有問題 |
transcript.whisperx[32].start |
705.152 |
transcript.whisperx[32].end |
726.643 |
transcript.whisperx[32].text |
趕快去連結心理的資料所以那只是一個screen其中我們還有更多包括他身體的各種狀況有有有來部長我調出來給你看其實你那兩次做了什麼你做了生理量測疾病身體功能評估心理自評自評就是你剛剛講的那兩表產後生活型態還有未來的避孕下一胎準備等等 |
transcript.whisperx[33].start |
727.944 |
transcript.whisperx[33].end |
743.221 |
transcript.whisperx[33].text |
你是製品啊 你是填一個量表啊你跟心理智商是沒有關係 你在做的是一個篩檢你做的只是一個Screaming所以最後這些孕產婦告訴我的是他們真的量表嚴重 又被轉接到了神行科的診 |
transcript.whisperx[34].start |
743.982 |
transcript.whisperx[34].end |
763.191 |
transcript.whisperx[34].text |
但他們是需要心理諮商因為他們到這些身心科診以後呢他自己在哺乳嘛他其實並不想要透過藥物所以他希望轉為心理諮商來輔導他跟你之前公佈的新聞稿真的是差很多所以你要不要往那個方向去研擬我還是要澄清一下鮑威 |
transcript.whisperx[35].start |
765.092 |
transcript.whisperx[35].end |
789.587 |
transcript.whisperx[35].text |
那個心理只有說那個服務項目是心理智商是錯誤的其他都有所以是記者寫錯了記者寫錯了其實心理健康就是用愛電話來擺表是做screen那我跟你講你這個表出了什麼問題來我們看一下這個產後憂鬱表總共有十項要填每一項都有分數喔 |
transcript.whisperx[36].start |
790.988 |
transcript.whisperx[36].end |
819.435 |
transcript.whisperx[36].text |
你現在是基層診所要把這個表一項一項的數字key回去他才可以拿到這些補助第一時效性不夠及時你為什麼不幫大家做好一個大家掃碼就可以或者自己上網填寫你等於及時可以獲得這些孕產婦的資訊你馬上就可以抓到高風險的人第一是及時性第二一個一個人去做去key再把它key回去然後病人用手寫 |
transcript.whisperx[37].start |
820.715 |
transcript.whisperx[37].end |
837.158 |
transcript.whisperx[37].text |
當然可能會有錯誤啊而且你既然想做質化或是量化的統計對你來說沒有任何幫助嘛所以你可不可以一個月研擬出來那基層診所他不好意思再讓護理人員做這件事情了因為這個非常人力需求是非常大的 |
transcript.whisperx[38].start |
838.14 |
transcript.whisperx[38].end |
853.092 |
transcript.whisperx[38].text |
那有一些可能自己有資源的醫療院所他自己串聯了他自己IT部門去把它串上去病人用手機填寫完自動把data再倒回去給你衛福部這個很好 可是不是每個人都有這個資源啊 |
transcript.whisperx[39].start |
855.248 |
transcript.whisperx[39].end |
881.724 |
transcript.whisperx[39].text |
委員是婦產科的專家啦所以您最了解到在實際上操作層面的困難的問題我想我們這個會細心來了解那你可以一個月研擬看看嗎一個月研擬我們來了解一個好的政策出來總是要把它落地嘛落地的過程當中我們就要去一直改善好 我希望一個月可以研擬出來你可不可以把它電子化第二個就是你可不可以提供實質的心理智商是 好 謝謝請健康署努力好 謝謝 |